애니메이션 제작은 수많은 전문가가 협업하며 새롭고 흥미로운 영상 제작을 위해 많은 아이디어를 주고받는다. 흥미로운 영상 제작은 프로젝트의 성공과 직결되는 문제이기 때문에 제작자들이 아이디어를 표현하는데 있어 기술적인 부분에 대한 부담이 없는 편이 더 나은 창작환경을 제공한다고 할 수 있다. 실제 키프레임 애니메이션 제작환경에서는 더욱 나은 결과물을 얻어내기 위해 빈번하게 아이디어가 수정되며 가능한 초기 단계에서 개발된 애니메이션 Key pose 데이터를 버리지 않고 다시 쓸 수 있도록 재활용하는 기술, 무게중심을 일시적으로 바꿀 수 있는 기능 등은 애니메이션 작업의 생산성에 기여하며 제작자의 창작 분위기 개선에 큰 도움을 준다. 본 연구는 컴퓨터 애니메이션 소프트웨어에서 구현되는 액션 애니메이션을 분석하여 실제 생산성을 저해하는 요소들을 살펴보고 애니메이션 제작 생산성 향상에 기여할 수 있는 기술적 개념들과 관련 툴 개발의 필요성을 도출한다.
본 논문에서는 단일 카메라로부터 입력된 2차원 측면 골프 스윙 비디오 영상으로부터 사람의 개입 없이 스윙을 자동으로 분석하는 방법을 제안하였다. 2차원 환경에서 스윙 자동분석에 필요한 특징들을 정의 및 추출하고, 에지 검출과 직선 추출을 비롯한 다양한 영상처리 기법을 이용하여 자동 스윙 분석 방법을 제시 하였다. 기존 스윙분석 시스템이나 관련 연구들과 비교하여 제안한 방법은 다음과 같은 두 가지 특징을 갖는다. 첫째, 기존의 스윙 자동분석이 상대적으로 복잡하고 고가인 3차원 환경에서만 가능하였지만 제안한 방법은 2차원 환경에 서도 가능하다. 둘째, 기존의 2차원 스윙분석 시스템들은 골프 전문가에 의한 분석이 필요하지만 제안한 방법은 사람의 개입 없이 자동적으로 이루어지므로 사용이 편리하다. 제안한 스윙특징 추출 및 분석 방법을 20장의 스윙영상에 대하여 실험한 결과, 제안한 방법이 스윙 특징 추출 및 분석에 유용함을 확인하였다.
본 논문에서는 u-Eco(ubiquitous ecological) City에서의 정보보호 정책을 제시한다. 이를 위하여 먼저, 다양한 유비쿼터스 도시의 정의를 살펴보고 u-Eco City의 개념, 주요 서비스 및 추진 과제를 정리한다. 그리고 유비쿼터스 서비스를 제공하기 위해 중추적인 역할을 수행하는 통합운영센터의 프레임워크를 제시하고, 센터에서의 개인정보 및 사생활 보호, 데이터 보호, 망설비 보호와 관련된 요구사항을 분석한다. 기존 정보보호 알고리즘과 달리 u-Eco City에서 운영되는 USN(ubiquitous sensor network)에서 정보의 수집, 가공 및 제공시 경량화된 암호화 알고리즘을 이용한 정보보호 기술(블록/스트림 암호화, 의사난수 생성기, 해쉬함수 및 공개키 암호화 등)이 요구되며 개인정보의 기밀성과 인증성을 보장해주기 위한 정책이 사전에 마련되어야 함을 알 수 있다.
전통적으로 3차원 애니메이션에서 캐릭터의 동작에 관한 연구는 주로 동작의 사실적인 표현에 중점을 두고 있다. 그러나 이러한 사실적인 애니메이션은 전통적인 2차원 애니메이션에 익숙한 관객들이 어색함을 느끼는 원인이 되기도 한다 이로 인해 전통적인 2차원 애니메이션의 기법을 3차원 애니메이션에 적용하는 비사실적 (non photorealistic) 애니메이션 기법이 연구되고 있다. 본 논문에서는 전통적인 2차원 애니메이션기법 중 하나인 기대 효과(anticipation effect)를 3차원 애니메이션의 캐릭터 동작에 적용하는 자동화된 방법을 제시한다. 전통적인 2차원 애니메이션 기법에 따르면 기대 효과는 애니메이션을 더 설득력 있고 풍부하게 만드는 역할을 한다고 알려져 있다. 기대 효과는 주요한 동작이 일어나기 이전에 반대 방향의 동작이 이루어지는 것으로 나타난다. 3차원 애니메이션에서 캐릭터의 동작은 각 관절의 회전과 캐릭터 중심의 이동으로 표현되기 때문에, 주요한 동작에 대하여 각 관절의 회전과 캐릭터 중심의 이동에서 반대 방향의 움직임을 찾아 주요한 동작 이전에 연결하는 것으로 기대 효과의 동작을 표현할 수 있다. 모션 캡쳐나 키 프레임 방법을 통해 미리 제작된 애니메이션 파일로부터 기대효과를 생생하기 위해 동작 데이터를 분석하여, 기대 효과의 추가가 필요한 주요 동작의 각 관절별 회전을 외삽하여 반대 방향의 회전 움직임을 생생하고 무게 중심의 이동을 예측하여 주요 동작과 반대 방향의 움직임을 갖는 기대 동작을 생성한다. 이후, 생성된 기대 동작과 원래의 동작을 기대 효과의 타이밍을 고려하여 합성하는 것으로 기대효과가 포함된 자연스러운 애니메이션 동작을 얻을 수 있다.
비선형(非線形) 동적하중하(動的荷重下)에서 철근 콘크리트 부재의 이역학동(履歷學動) 응답(應答)을 재생(再生)키 위하여 Roufaiel and Meyer의 이역거동(履歷擧動)모델을 수정 향상시키었다. 본(本) 수정된 모델은 비탄성구간(非彈性區間) 즉, 강복강도(降伏强度)를 넘는 부재에서 발생하는 소성영역(塑性領域)을 고려하였으며 비탄성동적하중하(非彈性動的荷重下)에서의 강성(剛性) 및 강도(强度)저하 현상, 전단력 및 축방향하중의 영향(影響) 등을 모의 모형화하였다. 특히 강도(强度)감소 현상의 모델링 방법은 본(本) 연구(硏究)에서 특기할 사항이다. 제시된 모델의 정확성(正確性)은 많은 실험적인 하중(荷重)-변형(變形)곡선을 수리적(數理的)으로 재생(再生)하여 비교분석(比較分析)함으로써 입증(立證)하였다.
컴퓨터 및 통신기술의 급속한 발전으로 인해 동영상 정보는 인터넷 및 사회전반의 다양한 분야에서 활용되고, 그 수가 기하급수적으로 증가되고 있다. 동영상 정보 분석 시스템은 기본적으로 텍스트를 기반으로하기 때문에, 동영상 정보가 가지는 애매성을 표현하기 곤란하며, 주석 작성에 따르는 과다한 작업부담 및 객관성 결여 등의 문제점을 가지고 있다. 본 논문에서는 대용량의 동영상 정보를 효율적으로 분석 하기 위해 있는 동영상 이미지의 분할영역에서 색상정보와 모양정보를 이용한 방법을 제안하고자 한다. 분할영역은 영역성장과 결합 방법을 사용한다. 색상정보를 추출하기 위해서는 기존의 RGB 방식에서 HSI방식으로 색상변환 하여 대표색상과 매칭되는 특징 정보를 사용한다. 그리고 모양정보는 물체의 윤곽선에 해당하는 화소들만을 대상으로 연산을 수행하는 향상된 불변 모멘트(Improved Moment Invariants : IMI)를 이용한다.
오늘날 스마트카드 시장이 급속히 성장하고, 응용분야가 확대됨에 따른 문제점들을 해결하기 위해 보안성, 발급 업무 편의성 및 유지 관리 업무 효율성을 높이기 위한 스마트카드 관리 시스템이 활용된다. 스마트카드 관리 시스템은 카드 관리, 발급 관리, 키 관리, 응용 관리, 발급처 관리 등으로 구성 되어 있다. 스마트카드 관리 시스템은 스마트카드를 발급하고자 하는 카드 발급사(은행, 카드사, 이동통신사 등)가 스마트카드를 구매 및 발급하여 일반 사용자들에게 배포한다. 그리고 카드 사용자의 향후 지속적인 사용을 위해 칩에 새로운 프로그램을 다운로드 해 주고 또한 이에 관련한 데이터를 안전하고 효율적으로 관리하는 기능을 제공한다. 본 연구에서는 이와 같은 스마트카드 관리 시스템을 보다 효과적인 결함분석을 수행하여 보안성을 평가하는 프레임워크와 보안성을 효율적으로 개선하는 방법을 제안한다.
전통적인 2차원 애니메이션 제작기법에 의하면, 애니메이션의 기대효과(Anticipation)는 동작에 대한 준비단계로서 사실적이고 풍부한 표현을 하는데 중요한 역할을 한다고 알려져 있다. 얼굴 표정 애니메이션 데이타가 충분히 길다고 가정하면, 특정한 얼굴 표정에 대한 기대효과가 주어진 애니메이션 데이타에 존재할 가능성이 높다. 본 논문에서는 주어진 얼굴 표정 애니메이션 데이타로부터 얼굴 표정의 기대효과를 자동으로 추출하여 추가하는 방법을 제시한다. 먼저 애니메이션 데이타에 대해 중요요소분석법(Principal Component Analysis)을 적용하여 얼굴 모델의 모든 정점을 비슷한 움직임의 방향을 갖는 요소(Component)의 집합으로 분류한다. 각각의 요소에 대하여, 반대 방향의 움직임을 갖는 보정 애니메이션 데이타를 파 요소에 대한 기대효과로서 추출하고, 이 중에서 얼굴 모델의 위상정보를 보존하는 최적의 기대효과를 주어진 보정의 기대효과로 선택한다. 선택된 기대효과는 애니메이션 데이타의 연속성과 재생 시간을 유지하도록 주어진 표정과 적절히 합성(Blend)한다. 모션캡쳐 및 키프레임 작업에 의한 3차원 얼굴 보정 애니메이션 데이타를 입력으로 하여 기대효과론 자동으로 생성하는 실험격과를 제시한다. 본 논문은 전통적인 2차원 애니메이션 제자방법 중 하나인 기대효과를 3차원 얼굴 표정 애니메이션에 적용하는 새로운 방법을 제시하여, 애니메이션 제작자가 얼굴 표정을 선택하는 간단한 상호작용만으로도 기대효과가 추가된 3차원 얼굴 보정 애니메이션을 손쉽게 얻을 수 있다.
IT기술이 급속히 발달하고 스마트 기기의 개인보급이 늘어나면서 정보의 전달 매체로 시청각 자료 중에서도 특히 영상 자료가 많이 활용된다. 문헌정보서비스 콘텐츠로서 영상자료는 필수 요소가 되었으며, TV를 통한 단방향 전달, 인터넷을 통한 양방향 서비스, 도서관 시청각 자료 대출 등 다양한 방법으로 활용되고 있다. 특히 인터넷 환경에서 스마트 기기를 통한 영상서비스 관점에서 정보 제공자는 제공 정보에 대한 가공에 적은 노력과 비용을 들이고자 하고, 또한 사용자는 과도한 데이터 사용량에 대한 부담과 시간, 공간적인 제약으로 인해 원하는 부분만을 효율적으로 이용하고자 한다. 따라서 영상에 대한 내용을 유사한 부분끼리 자동으로 구분하고 요약, 색인하여 이용 편의성을 높일 필요가 있다. 본 논문에서는 교육용 어학 영상의 내용과 그 특성을 분석하여 영상을 이루는 샷을 자동으로 구분하고 비주얼 특징을 조합하여 어학 영상의 세분화된 내용 정보를 결정하고 색인하는 방법을 제안한다. 외국어 강의 영상을 이용한 실험에 의해 의미기반의 샷 결정에 높은 정확률을 보였으며, 교육용 어학 영상의 요약 서비스에 효율적으로 적용 가능함을 확인하였다.
본 논문에서는 최근 증가하는 TV 골프 경기의 하이라이트 부분을 요약하기 위해 시청자가 관심을 갖는 주요 이벤트를 시각 특징정보들을 이용하여 자동 추출할 수 있는 알고리즘을 제시하였다. 본 알고리즘은 4단계로 구성된다. 첫 번째 단계에서는 입력된 비디오의 샷 (Shot) 및 키 프레임 (Key Frame)을 구하여 데이터베이스화하는 구조를 분석하고, 두 번째 단계에서는 이들 정보를 이용하여 하위 레벨의 특징정보를 추출한다. 세 번째 단계에서는 특징 전보들을 통합하여 샷의 의미를 부여하여, 이벤트 구성 요소들과 정합시킨다. 네 번째 단계에서는 사전에 정의된 추론 규칙과 시간 정보를 이용하여 구성 요소들을 통합하여 이벤트를 결정한다. 본 연구에서는 하위 레벨의 특징 정보를 상호 호환성과 재사용성이 가능하도록 MPEG-7 비주얼 특징 정보를 사용하였다 TV-Anytime의 하이라이트/이벤트 스키마(schema)를 이용하여 검출된 이벤트들로 구성된 요약문을 XML 문서로 작성하였다. 제안 알고리즘의 성능을 검사하기 위해 비디오 자동 요약 시스템과 브라우징을 제작하여 실험하였으며 평균 80%의 검색 율과 정확도를 얻었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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